Questions marquées «regression»

Techniques d'analyse de la relation entre une (ou plusieurs) variables "dépendantes" et des variables "indépendantes".

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Comment mettre à l'échelle de nouvelles observations pour faire des prédictions lorsque le modèle a été équipé de données à l'échelle?
Je comprends le concept de mise à l'échelle de la matrice de données à utiliser dans un modèle de régression linéaire. Par exemple, dans R, vous pouvez utiliser: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Ma seule question est, pour les nouvelles observations pour lesquelles je veux prédire les valeurs de sortie, comment …
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Pourquoi l'erreur-type de l'ordonnée à l'origine augmente-t-elle encore
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 = \sigma^2\left[\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}\right]x¯x¯\bar{x}xixix_i D'après ce que je comprends, le SE quantifie votre incertitude - par exemple, dans 95% des échantillons, l'intervalle [β^0−2SE,β^0+2SE][β^0−2SE,β^0+2SE][\hat{\beta}_0-2SE,\hat{\beta}_0+2SE] contiendra le vrai β0β0\beta_0 . Je n'arrive pas à …
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Utilisation de MLE contre OLS
Quand est-il préférable d'utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance au lieu des moindres carrés ordinaires? Quelles sont les forces et les limites de chacune? J'essaie de rassembler des connaissances pratiques sur où les utiliser dans des situations courantes.
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Lors de la construction d'un modèle de régression à l'aide d'ensembles de modélisation / validation distincts, est-il approprié de «recirculer» les données de validation?
Supposons que j'ai un partage 80/20 entre les observations de modélisation / validation. J'ai ajusté un modèle à l'ensemble de données de modélisation et je suis à l'aise avec l'erreur que je vois sur l'ensemble de données de validation. Avant de déployer mon modèle pour noter les observations futures, est-il …
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Variable dépendante normalisée au sein d'un groupe dans les modèles de données de panel?
La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique? Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de politique générale au Brésil sur la déforestation. La normalisation se …
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Quand enregistrer / développer vos variables lors de l'utilisation de modèles de forêt aléatoires?
Je fais une régression en utilisant des forêts aléatoires pour prédire les prix en fonction de plusieurs attributs. Le code est écrit en Python à l'aide de Scikit-learn. Comment décidez-vous si vous devez transformer vos variables en utilisant exp/ logavant de l'utiliser pour l'adapter au modèle de régression? Est-il nécessaire …
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Les erreurs standard d'amorçage et les intervalles de confiance sont-ils appropriés dans les régressions où l'hypothèse d'homoscédasticité est violée?
Si, dans les régressions OLS standard, deux hypothèses sont violées (distribution normale des erreurs, homoscédasticité), l'amorçage des erreurs standard et des intervalles de confiance est-il une alternative appropriée pour obtenir des résultats significatifs en ce qui concerne la signification des coefficients du régresseur? Les tests de signification avec des erreurs …
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